苏连成

作品数：26被引量：164H指数：6
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供职机构：燕山大学更多>>
发文主题：风电机组故障诊断风电特征提取信号处理更多>>
发文领域：自动化与计算机技术机械工程电气工程金属学及工艺更多>>
发文期刊：《光学学报》《信息与控制》《自动化学报》《仪表技术与传感器》更多>>
所获基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金无损检测技术教育部重点实验室开放基金国防基础科研计划更多>>
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基于图像处理的球笼防尘罩缺陷检测方法
《燕山大学学报》2024年第6期511-518,共8页苏连成 李佳伟 丁伟利 
河北省自然科学基金重点项目(F2021203054);河北省创新能力提升计划项目(22567619H)。
针对球笼防尘罩的小口内部毛刺缺陷人工质检效率低的问题,提出了一种基于图像处理的实时缺陷检测方法来使质检过程自动化,从而提高生产效率。首先,通过一系列无参数化的图像预处理方法使原始图像满足边缘提取的条件。接着,使用启发式的...
关键词：缺陷检测 图像处理 椭圆检测 最小二乘算法 
基于时间卷积网络残差校正的短期风电功率预测被引量：4
《太阳能学报》2023年第7期427-435,共9页苏连成 朱娇娇 李英伟 
国防基础研究计划(JCKY2019407C002)。
为提高短期风电功率预测的准确性,提出一种基于时间卷积网络残差校正模型的短期风电功率预测方法。首先,采取自适应噪声完备集合经验模态分解算法分离出风电功率的局部特征信息,以网格搜索与交叉验证算法优化的支持向量回归模型对各分...
关键词：风电功率预测 自适应噪声完备集合经验模态分解 时间卷积网络 灰色关联度分析 残差校正 
基于XGBoost和Wasserstein距离的风电机组塔架振动监测研究被引量：7
《太阳能学报》2023年第1期306-312,共7页苏连成 朱娇娇 郭高鑫 李英伟 
国防基础研究计划(JCKY2019407C002)。
针对风电机组塔架振动监测问题,考虑到风能脉动与机组控制动作等激励对塔架振动的影响,提出一种基于数据驱动的塔架振动监测方法。首先基于K-均值算法对风电机组工况进行辨识,分析各状态参量、机组工况对塔架振动的影响;其次基于极限梯...
关键词：风电机组 塔架振动 数据驱动 XGBoost Wasserstein距离 
基于超声解调信号多特征融合的轴承故障识别被引量：2
《燕山大学学报》2022年第6期484-491,560,共9页姜浪朗 张敬超 江国乾 苏连成 李英伟 
国家自然科学基金资助项目(61827811);国防基础研究计划资助项目(JCKY2019407C002)。
针对当前振动监测对轴承初期微损状态监测难、精准度低的问题,提出了一种基于经验模态分解与多类熵值相结合的轴承状态监测方法,研究超声解调信号对故障诊断的可行性。首先将预处理后的超声解调信号进行经验模态分解得到若干本征模态分...
关键词：轴承 状态监测 经验模态分解 超声解调信号 多特征融合 随机森林 
基于LSTM的塔架振动状态监测研究被引量：2
《燕山大学学报》2022年第5期437-445,共9页苏连成 朱娇娇 郭高鑫 李英伟 姜浪朗 
国防基础研究计划资助项目(JCKY2019407C002);河北省自然科学基金资助项目(F2021203054)。
针对风电机组塔架受到外部环境引起的复杂动载荷作用以及风机内部控制动作的激励而产生异常振动问题,本文提出了一种基于长短期记忆网络的塔架振动状态监测方法。首先,以风电机组监督控制和数据采集系统数据为基础,引入灰色关联度系数...
关键词：风电机组 塔架振动 长短期记忆网络 监督控制和数据采集 
基于组合预测模型的风电机组关键部位故障检测被引量：12
《太阳能学报》2021年第10期220-225,共6页苏连成 邢美玲 张慧 
国防基础研究计划(JCKY2019407C002)。
提出一种基于组合模型的风电机组关键部件状态建模和故障识别方法。首先对机组采集与监控数据进行参数辨识,提取与故障检测相关的参数;然后利用残差最优化问题建立非线性状态估计和神经网络组合的预测模型,将前轴承温度作为参数分别输...
关键词：风电机组 SCADA系统 故障检测 组合预测 
基于信息融合的风电机组关键部件状态识别被引量：3
《信息与控制》2021年第3期337-342,349,共7页苏连成 郭高鑫 
国防基础研究计划资助项目(JCKY2019407C002)。
针对风电机组关键部件的运行状态识别问题,本文提出一种引入时间维度信息的降噪自编码器融合多个传感器信号进行关键部件运行状态识别的方法.首先通过训练学习SCADA(supervisory control and data acquisition)数据中各传感器信号之间...
关键词：风电机组 运行状态识别 信息融合 时窗降噪自编码器 
电感式磨粒在线监测传感器结构参数优化被引量：5
《燕山大学学报》2021年第1期51-57,69,共8页苏连成 崔雪 
河北省自然科学基金资助项目(F2018203256)。
润滑油液中金属磨损颗粒的浓度和尺寸大小能够反映系统的健康状况,为实现对油液磨粒上述信息的实时监测,基于三线圈电感式磨粒监测传感器数学模型,分析了传感器的灵敏度与线圈结构参数的关系。同时为满足在线监测系统的需求,提出了基于...
关键词：电感式传感器 磨粒监测 改进的粒子群算法 优化灵敏度 
基于特征综合提取方法的风电机组齿轮箱磨粒分类被引量：1
《燕山大学学报》2020年第6期566-574,共9页苏连成 张光远 
河北省自然科学基金重点资助项目(F2018203256)。
针对当前对风力发电机组齿轮箱磨粒分类准确度不够高的问题,提出了一种基于磨损颗粒形状特征和边缘细节特征的磨粒特征综合选取方法。实验样本为风力发电机组齿轮箱润滑油液中提取的磨损颗粒,通过显微镜对磨粒图像进行采集。提取径向凹...
关键词：磨损颗粒 图像处理 凹面偏差 分形维数 颗粒分类 随机森林算法 
基于改进的集成经验模态分解法的润滑油磨粒检测研究
《燕山大学学报》2020年第5期477-486,共10页苏连成 郭杰 苏来进 
河北省自然科学基金资助项目(F2015203412)。
为了提高油液磨粒检测问题的准确率,本文提出了改进的集成经验模态分解方法,其能够将带有噪声干扰的传感器输出信号分解为多个有真实物理意义的固有模态函数,分离出有效输出信号与噪声干扰,同时探究了改进的集成经验模态分解方法的参数...
关键词：改进的EEMD法 自适应原则 信号处理 特征提取 
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